參加本次大會的嘉賓不僅有來自各大AI行業的標桿型企業領袖，還有在工學、醫學等學術界享有盛名的專家教授前來分享學術觀點，為來賓指點迷津，提供寶貴意見和建議。
人工智能在醫療影像領域的潛力有目共睹，但那些宣稱AI能戰勝醫生的標語到底是夸大其實，還是有理有據呢?人工智能醫療影像落地到底有多難?
8月31日，在本次大會分論壇—AI+醫療專場上，上海中醫藥大學附屬曙光醫院放射科主任，影像教研室主任詹松華為大家帶來了主題為“醫學影像人工智能臨床的困難與挑戰”的精彩演講，站在醫生的角度，為人工智能走進醫院，服務于醫療的發展方向和方案作出了分析和觀點分享。
以下為詹松華主任的現場演講內容，小編僅作了不改變原意的整理和編輯。
其實我不研究人工智能，我是一個放射科臨床醫生。現在大家都覺得人工智能不得了，其實并不是。我認為AI要應用到醫院還差得很遠很遠，這是一個很重要的事情。
現在很多人都在講，人工智能今后要替代放射科醫生，但放射科醫生做的可不是一般的事情，不論是做診斷，還是醫療咨詢都是需要非常小心謹慎的。我認為AI取代放射科醫生目前是不可能的，還需要很多努力，要走很長的路。所以我今天講的就是醫學影像人工智能應用的困難與挑戰。
現在是AI投入很多，但AI想取代放射科醫生還差得遠。為什么呢?有人說醫生做不了大領導，因為醫生太講實事求是。病人在你面前，你說他是肺癌，馬上開刀開出來，驗證給你看是不是肺癌，沒有一個醫生會亂說話。當有些媒體為了噱頭開始亂講時，我們就知道你們和我們之間的差別很大。所以我要講四個方面的問題，提供給大家參考。
第一部分：影像醫學學科特點和中國現狀
首先要搞清楚，放射科包括兩部分，一是醫師，一是掃描技師。醫師是影像醫學和核醫學畢業的專業醫師，而技師來自影像系。醫師和技師是兩個不同的職位。我是臨床醫學系畢業的，在臨床工作過，也上手術臺開刀，但我不是做掃描的，掃描不是我做的事。所以放射科醫生做診斷是要臨床技術的，這與掃描技師的工作大不相同。
放射科醫生是醫生中的醫師，所有的外科醫生內科醫生在手術之前都會請教放射科醫師。放射科醫生的工作不僅是發現病變，定位病變，定性診斷等等。在很多情況之下，放射科醫師都需要尋問病人病史，不問病史就會導致誤診。并且在疾病診斷時還會常常出現同病異影，異病同影等情況，這都是不能隨便判斷的。放射科醫生診斷最重要的一點就是要跟臨床相結合，一個肺結節可以是炎癥、結核，也可以是腫瘤。腫瘤才是診斷，結節并不是診斷。
第二部分：人工智能在影像醫學領域應用的定位問題
人工智能在做病變測定方面比人更好，這個我也承認。是的，我覺得應該要這樣去做。但是更重要的是發現病變特點，然后區別正常與異常，最后交由放射科醫生來做診斷，到底是炎癥還是腫瘤?不能說發現一個結節就是診斷，結節只是一種癥狀。從癥狀走向診斷需要人力過程，需要經驗去判斷。
并且發現肺結節在醫療上是最簡單的一種。為什么呢，因為肺結節的密度和肺泡的密度差別六百以上，很容易就被發現。這可能是計算機最容易做的事情。但是換到胰腺、肝臟就并非那么容易了?同時結節還有很多種，如甲狀腺結節、乳腺結節等等，所以說還差得遠。
臨床很復雜，不要認為僅僅發現了肺結節就可以代替放射科醫生。打個比方，1245*1245幾乎沒有人能立馬給出答案，但是計算器在0.001秒內就能出答案，難道說人不如計算器嗎?在某一個方面的功能例如記憶能力，當然計算機強于人們。但某一方面的優勢并不能代表能夠整個代替放射科醫生。因為放射科醫生是一個整體的，是靠所有的信息來判斷的有機體，在某一方面功能很強大的機器只能說幫助醫生去做。
并且在醫學領域，是沒有終極目標沒有統一標準的。并不是說病治好了醫生才是有功勞的，無論治療結果好壞，醫生都是盡力的，這是不同于數學求解的概念。同時疾病的可能性也是復雜多變的，不是1+1=2那種既定不變的理論，醫學是一種可能性的藝術。這是一種可能性的問題，而不是絕對的事情。例如闌尾炎，通常說半小時就解決了，但這也是不一定的。我實習的時候曾遇到主任上去開了三個小時沒退下來。工科常說沒有做不到，只有想不到，在醫學是完全不一樣的。
人工智能在發現病變方面肯定是大有作為的，但是代替醫生來處理，很難。
第三部分：人工智能醫療的發展建議
我是醫生，在人工智能方面我是不懂的，但決定人工智能機器能否應用到醫院，我就是評判者。
所以你們要搞清楚臨床需求是什么?要搞清楚醫生需要解決什么問題。在此我講一個例子，如果人工智能機器發現了三毫米的結節，而我沒發現，你們是不是覺得AI比人強。這時我就要反問一句了，發現一個兩三毫米的結節有意義嗎?沒有意義并且還麻煩，因為這反而會影響病人的情緒和心態。并且所有的放射科醫生都會告訴你，3毫米結節不用處理。因為就算是腫瘤，不論是三毫米還是八毫米，手術愈后都是一模一樣的。
第二就是解決假陰性問題，這個很重要。我認為假陰性一定要被消滅掉。有的AI公司跟我講，他的診斷率很高，能達到95%，然后我問他還有5%怎么辦，他說你們醫生核對一下就好了。我說那這一百個片子我都要從頭看到尾了，這樣你們人工智能幫我干了什么?然后他說可以提高到1%以下的漏診率，難道你們醫生診斷1%的漏診都沒有嗎?我說沒有的。為什么?我講個比方，如果醫院一天要做800個CT，1%的漏診率就是一天八個漏診，一個月要多少?幾百個?如果一個月有一百多個病人來跟醫院吵，醫院就不用開了。所以95%準確率是絕對不行的，99%都不行。
所以我認為假陰性很重要，要解決掉假陰性問題。人工智能說陰性就是陰性，那么對醫生來講才是省時省力的。而不是說存在5%的漏診需要醫生將所有片子都重審一遍。當然如果人工智能發現是病變，醫生拿過來重看是應該的。
還有不要總是在結節這個問題上研究，要搞點別的。比如說放射科其他比較簡單的問題：骨折，胸水等。現在搞肺結節軟件有太多了，還沒有多大用。其實最簡單的事情，就是去幫助醫生。首先你要到醫院中去，去臨床看看，醫生到底需要什么樣的幫助。AI軟件要提供方便，提高效率，方便醫生更加全面地探討病變，并指出醫生可能會忽略的點。AI技術，用戶是我們，但消費者是病人，這個跟一般的消費關系不一樣，醫生病人兩者都要兼顧。
另外，醫學還有一個倫理、人文關懷等其他各方面的問題。我打個比方，醫學是服務性行業，服務于大眾的健康。隨著高科技的發展，種田的農民會越來越少，但餐飲服務業卻不會少，只會越來越多。這個概念要搞清楚。類似的，你們制造出的人工智能機器能夠在醫院中完成掃描做圖的工作，可能這方面的人力會逐漸被替代，但醫生是很難被替代的。因為醫生是個人，很多的時候是要跟病人打交道的，這是有關人文的事情，是機器無法完成的。
第四部分：人工智能醫療的發展方向
當然人工智能是有用武之地的，機器可以做到發現病變，但現在人工智能醫療的發展方向應該是幫助醫生，減少醫生的負擔，而不是說要代替醫生。你要幫助醫生的時候，醫生視你們是朋友。當你說要代替醫生的時候，醫生就把你當成敵人了。
我認為在更好地顯示病變，減少漏診方面，AI是大有用武之地的。但要知道分析病變性質和醫生的診斷之間還有很大的距離要走。一個肺結節的CT值是多少?邊緣是怎么樣的?立體形態是什么樣子?所有這些信息機器很容易獲取，然后告訴醫生，醫生根據這些信息來判斷到底是癌癥還是結核。所有診斷都需要醫生來做，而AI能做的是發現征象。
并且轉變大眾的觀念需要時間，科學的問題不能超越事實，特別是醫學。醫生最不待見的就是浮夸宣傳，因為醫生從來不會亂講，務實和努力才是基礎。
最后我講一下題外話，好多宣傳里面講到AI是來解決看病貴看病難問題，這個我覺得不太合適。為什么呢?難道現在貴了嗎?難了嗎?你去美國、歐洲，英國等國外看病才是又難又貴。我近期看到一篇推文，說國外一個人去看痔瘡，折騰了一個禮拜自己好了，醫生也沒看。還有個人看病，花了1萬多美金，但是醫生啥都沒干。在國內看病實際上是很容易了，你現在到曙光醫院去掛號還可以掛到。你在美國試試看，根本不可能的事情。
任何一件商品，或者服務，如果貴了就說明有利潤。價格高和價格貴是兩個不同的概念，貴就是有利潤，難就證明有市場，買不到就有市場。
所以看病難看病貴這事情本來就不存在，是一個偽命題。所以不要奢望用AI去解決看病貴看病難的問題。
其次發展AI方向是對的，但需要更多的科研投入，需要將醫師和工程師很好地整合起來。有些公司說投資50萬去做AI，我覺得這是沒用的，50萬能干什么?我說你請我試試看。年薪沒有100萬，是不可能的事情，醫生很貴的，國外的醫生也是一樣的。要想做好AI+醫療，就必須要請醫生，然后與患者打交道的事情就得交給醫生，因為你沒有能力處理這個問題。很多的時候病人是需要安慰傾聽照顧的，這些都是人文，所以不要想著能代替醫生。
在當今這個時代背景之下，與人打交道的職業一定會越來越興旺。我們醫生是與人打交道的，所以我放心，醫生不可能失業，AI也不可能代替醫生。我今天講的內容就是這些，可能不一定都對，不好意思，講得不對的請指正，謝謝。
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